[25期] 闲言碎语 - 毕业半年的感言.

作者分享了从兄弟连毕业后进入大型互联网公司工作的经历,提供了宝贵的学习经验和职业建议。

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转眼间, 从兄弟连毕业马上六个月了, 在北京工作小半年了. 正好也赶上了兄弟连的六岁生日, 借此之际, 写点闲言碎语吧.


首先, 做个自我介绍.

08年初识JAVA, 09年工作后转战PHP, 之前一直在大连, 由于受地域影响, PHP在大连这座以对日软件外包为主的城市并不流行, 绝大多数都是一些建站公司在用PHP.

我曾经也就职过一小型建站公司, 由于公司规模较小, 一直处于自学状态. 为了使自己有更好的发展, 为了进入大型互联网公司工作, 我选择了离开大连, 准备北漂.

以我当时的水平根本无法通过一些大公司的面试, 于是在10年11月, 我来到了兄弟连学习PHP高级阶段的课程.

在兄弟连学习了三个月(半个月春节假期包含在内), 在兄弟连的老师们教导下, 顺利的找到了工作, 外派到了某大型互联网公司, 现已就职于该公司.


然后, 分享一下个人的学习心得给还在学习的兄弟们.

记忆力
没有人的大脑是持久化存储的. 多使用, 多练习, 才会使缓存时间变的更长.

多动手
好记性不如烂笔头. 代码越写越熟练, 有时思路不清晰或者没有思路的时候, 停下来, 多画画流程图, 有助于梳理思路.

阅读别人的代码
傻瓜都可以写出机器能读懂的代码, 但只有专业程序员才能写出人能读懂的代码. 阅读别人的代码, 不仅可以学习他们的编程方式和实现方法, 还可以学习他们的代码风格, 好的程序自己会说话.

耐心恒心
世界上最高的山是自己. 持之以恒, 久而久之, 自然会有所成就.

结交朋友
一个篱笆三个桩, 一个好汉三个帮. 多参加一些技术交流与分享的聚会或沙龙, 不仅可以学习到更多的技术, 还可以结交一些志同道合的朋友共同发展.

了解并学习相关技术
生命在于运动, 人生在于学习. 技术发展速度异常之快, 以至于动车都能追尾, 学习更多的相关技术, 先广后深.

一个人的成长, 成就乃至成功, 最基础最根本的条件不是读过什么大学, 学过什么专业, 而是具有持续性的学习力和源于事物本身的思考悟性, 掌握学习的方法和技巧, 终生学习.


最后, 感谢所有兄弟连的老师们, 你们辛苦了. 祝兄弟连生日快乐, 愿兄弟连越办越好...

原文地址:http://bbs.lampbrother.net/read-htm-tid-99909.html

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内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)优化反向传播神经网络(BP)并结合核密度估计(KDE)的多变量回归预测项目。项目旨在解决多变量回归预测中的非线性建模与参数优化瓶颈,通过CPO算法优化BP网络权重和偏置参数,显著提升训练过程的全局搜索能力和预测准确率。同时,利用KDE进行残差分布建模,实现对预测结果的概率密度估计和误差分析。项目涵盖了数据预处理、模型设计、参数优化、误差建模与性能评估等全流程,形成了一个系统化的多变量回归预测解决方案,适用于工业制造、金融分析、环境监测和医疗健康等多个领域。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习特别是神经网络和优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①提升多变量回归预测准确性,特别是在处理复杂非线性数据时;②加速神经网络训练收敛速度,提高模型的实时响应能力;③实现预测误差的概率密度估计,为决策提供风险评估支持;④增强模型的鲁棒性和泛化能力,确保在不同数据环境下保持稳定输出;⑤推动群智能优化算法在神经网络训练中的应用,探索其在多变量回归任务中的具体效果;⑥支持跨领域复杂系统的智能预测需求,满足不同行业对高精度智能预测和决策支持的要求。 其他说明:项目提供了详细的模型架构和技术实现步骤,包括Python代码示例,帮助用户理解和实践基于CPO-BP-KDE的多变量回归预测模型。项目强调了CPO算法的全局优化能力、BP神经网络的强拟合能力以及KDE的误差概率建模能力,确保模型在实际应用中的高效性和可靠性。此外,项目还讨论了如何应对多变量回归任务中的挑战,如非线性建模、参数选择、计算复杂度和模型解释性等。
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